基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

液体火箭发动机故障检测与诊断研究的若干进展

近十年来，液体火箭发动机故障检测与诊断方法和技术的研究在以下几方面取得了重要进展：基于信号分析的方法；基于模型的方法；基于人工智能的方法；故障模式分析与信号特征提取；阈值的选择。该文对这些研究的若干进展作简要评述。     

基于Murty方法的多目标跟踪快速算法

JPDA是一种有效的多目标跟踪算法，但算法的复杂度随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间，通过Murty方法，得到K个最优的目标与观测值对应关系，再利用这K个最优对应关系实现JPDA算法。仿真结果表明，新算法跟踪成功率与JPDA相近，所需的时间远低于JPDA算法。     

高阶累积量的时间递归估计及应用

高阶累积量在电子对抗的信号处理领域有着广泛的应用 ,在实际应用中往往需要由不断更新的观测数据来估计高阶累积量。推导了高阶累积量的递归估计公式 ,与直接计算相比 ,递归估计能大大减小运算量 ,便于实时处理。同时还推导了随机信号的峭度递归估计方法 ,并用于分析某侦察接收机的噪声特性。     

卫星攻防对抗初步研究

简述了卫星在现代战争中的作用 ,总结了对卫星进行跟踪监视的方法 ,对卫星攻防对抗方法进行了研究 ,介绍了部分国家卫星的卫星攻防武器     

舱外活动手套对人手工效的影响

人手的特性，例如灵活性、操作物体和触觉感知是使人手成为舱外活动(EVA)期间一种多用途、有效工具的独特因素。在EVA环境下，手不仅是一种多用途的工具，而且还是转移、限制和操作物体的主要工具。但是，现有的EVA手套却明显地减少了手的灵活性、运动范围、触觉、力量和耐力。此外，手套通常会带来不舒适感，甚至导致手部疼痛和较轻微的肉体伤害。研发具有改进灵活性和触觉的舒适手套，     

基于单隐层神经网络的空天飞行器直接自适应轨迹线性化控制

基于轨迹线性化方法（TLC）及神经网络技术研究了一种新的直接自适应TCC控制方案。利用单隐层神经网络（SHLNN）对于光滑非线性函数的逼近能力，对消系统中不确定因素的影响，神经网络自适应律采用Lyapunov方法设计，保证了整个系统所有信号有界。最后利用该方案设计了空天飞行器飞行控制系统，并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证，仿真结果表明整个控制系统具有很好的性能和鲁棒性。     

飞船安全交会对接的最优控制律设计

本文考虑飞船与空间站交会对接时,最后逼近阶段中的安全控制问题,控制执行机构为常值推力的反作用推力器。采用分散最优控制方案,给出了一种近似时间-燃料最优的反馈开关控制律,仿真结果验证了此控制律的可行性。